機器視覺是當前人工智能領域的一個快速發(fā)展方向,隨著機器視覺技術的不斷進步,推動了工業(yè)自動化、智慧安防和人工智能等行業(yè)的進步,也為各個領域的應用帶來了更多的發(fā)展?jié)摿εc機會。其中雙目視覺是機器視覺領域的一個重要分支。將視覺引入到機器人的抓取中,這是機器人控制技術和機器視覺相結合的產(chǎn)物,對提高工業(yè)生產(chǎn)的效率具有深刻的影響。課題主要將雙目視覺技術引入到傳統(tǒng)工業(yè)示教機器人中,使機器人能夠運用視覺實現(xiàn)對目標物體的識別定位和抓取,主要做以下的研究工作:首先,進行相機標定技術研究,建立相機成像相關坐標系,分析相機標定的原理和標定方法。基于張正友標定原理,進行相機標定實驗得到相機參數(shù),對比標定結果,采用Opencv編程的方法對相機進行標定實驗,得到相機參數(shù)。其次,研究圖像特征的提取和匹配算法,相機采集的圖像由于噪聲等因素的干擾往往不能直接進行特征的提取和分析。所以在特征提取之前,對圖像的濾波算法進行研究。分別實驗對比不同的濾波算法的濾波效果,選擇中值濾波算法對圖像進行預處理。分析不同類型的圖像特征,提出在圖像空間域內(nèi),提取圖像的極值點特征,運用SIFT算法對圖像進行特征提取和匹配。并運用RANSAC算法...

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 論文的研究背景和意義
    1.2 雙目立體視覺的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 雙目視覺的主要研究內(nèi)容
    1.4 論文主要內(nèi)容與章節(jié)安排
    1.5 本章小結
第2章 雙目視覺系統(tǒng)的構建與標定
    2.1 雙目視覺系統(tǒng)的成像模型
    2.2 相機成像坐標系的建立和模型
        2.2.1 相機成像坐標系的建立
        2.2.2 相機線性模型
        2.2.3 相機非線性模型
    2.3 相機的標定
        2.3.1 相機標定方法分析
        2.3.2 張正友相機標定法
    2.4 相機標定實驗
        2.4.1 基于Opencv的相機標定
        2.4.2 Matlab相機標定
        2.4.3 實驗結果分析
    2.5 本章小結
第3章 圖像特征提取和匹配研究
    3.1 圖像預處理
        3.1.1 圖像空間平滑濾波去噪
    3.2 圖像特征提取
        3.2.1 全局特征
        3.2.2 局部特征
        3.2.3 SIFT算法的建立
    3.3 RANSAC算法
    3.4 三種算法的匹配實驗
    3.5 圖像特征立體匹配
    3.6 本章小結
第4章 目標物體的識別與定位
    4.1 目標物體的識別
        4.1.1 模板匹配原理
        4.1.2 不同條件下目標物體的識別
    4.2 物體的定位
        4.2.1 仿射模型的建立
        4.2.2 目標物體的定位
    4.3 工件形心的三維坐標的計算
        4.3.1 三維重建的原理
        4.3.2 三維重建的方法
    4.4 本章小結
第5章 雙目視覺機器人抓取系統(tǒng)的構建和實驗
    5.1 抓取系統(tǒng)的構建
        5.1.1 系統(tǒng)組成
        5.1.2 各模塊的選型
    5.2 機器人運動學建模
        5.2.1 D-H法得到機械臂連桿參數(shù)
        5.2.2 機械臂運動學正解
    5.3 機器人建模仿真
        5.3.1 機器人運動學建模
        5.3.2 機器人運動學仿真
    5.4 機器人手眼標定
    5.5 機器人抓取實驗與分析
        5.5.1 機器人抓取軟件的設計
        5.5.2機器人抓取實驗
        5.5.3 抓取實驗結果與分析
    5.6 本章小結
第6章 結論
    6.1 全文總結
    6.2 展望
參考文獻
在學研究成果
致謝



本文編號：3792127